Использование искусственного интеллекта для эффективного отслеживания академической успеваемости, мониторинг успеваемости учащихся
Автор: Тохиржонова М.Р.
Журнал: Форум молодых ученых @forum-nauka
Статья в выпуске: 7 (83), 2023 года.
Бесплатный доступ
В этой статье рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в мониторинге успеваемости учащихся и его эффективность в отслеживании академического прогресса. Традиционные методы мониторинга успеваемости учащихся, такие как отметки и аттестации, имеют ограничения в предоставлении своевременной и персонализированной обратной связи. Технологии, основанные на искусственном интеллекте, предлагают инновационные решения для решения этих задач путем анализа огромных объемов данных, выявления закономерностей и предоставления информации преподавателям. В этой статье рассматриваются различные приложения искусственного интеллекта для мониторинга успеваемости учащихся, включая прогностическую аналитику, интеллектуальные системы репетиторства и аналитику обучения. В нем также обсуждаются преимущества и проблемы, связанные с мониторингом производительности на основе искусственного интеллекта, и рассматриваются этические соображения в этом контексте. Используя искусственный интеллект, преподаватели могут получить ценную информацию об обучении учащихся, определить области для улучшения и адаптировать обучение в соответствии с индивидуальными потребностями, что в конечном итоге повышает успеваемость и способствует успеху учащихся.
Искусственный интеллект, процесса обучения, виртуальный помощник, адаптивное обучение
Короткий адрес: https://sciup.org/140301425
IDR: 140301425 | УДК: 004.896
Use of artificial intelligence for effective tracking of academic progress, monitoring student progress
This article examines the role of artificial intelligence (AI) in monitoring student progress and its effectiveness in tracking academic progress. Traditional methods of monitoring student progress, such as grades and assessments, have limitations in providing timely and personalized feedback. AI-based technologies offer innovative solutions to these challenges by analyzing massive amounts of data, identifying patterns, and providing insights to educators. This article explores various AI applications for monitoring student progress, including predictive analytics, intelligent tutoring systems, and learning analytics. It also discusses the benefits and challenges associated with AI-based performance monitoring and considers ethical considerations in this context. Using artificial intelligence, educators can gain valuable insights into student learning, identify areas for improvement, and tailor learning to individual needs, ultimately improving student achievement and success.
Список литературы Использование искусственного интеллекта для эффективного отслеживания академической успеваемости, мониторинг успеваемости учащихся
- Шарибаев А.Н., Шарибаев Р.Н., Абдулазизов Б.Т., Тохиржонова М.Р., Проблемы в области глубокого обучения с подкреплением. Теория и практика современной науки, Том 96, №6, 2023, p.
- Шарибаев А.Н., Шарибаев Р.Н., Абдулазизов Б.Т., Тохиржонова М.Р., Текущее состояние обучения с подкреплением и направления на будущее. Форум молодых ученых, Том 82, №6, 2023, p.
- Шарибаев А.Н., Шарибаев Р.Н., Абдулазизов Б.Т., Тохиржонова М.Р., Алгоритмы раннего обучения с подкреплением. Экономика и социум, Том 109, №6, 2023. EDN: POKCXY
- Шарибаев Р.Н., Джураев Ш.С., Тохиржонова М.Р., Улучшение классификации по сортам коконов с использованием сверточных нейронных сетей. Экономика и социум, Том 109, №6, 2023, p.
